ChatGPT大規(guī)模封號(hào)后，國(guó)產(chǎn)ChatGPT崛起？

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ChatGPT類(lèi)產(chǎn)品提升生產(chǎn)效率的潛力，已經(jīng)被不斷驗(yàn)證。

但與此同時(shí)，前有 ChatGPT 大規(guī)模封號(hào)、亞洲成重災(zāi)區(qū)，后有 OpenAI 因算力問(wèn)題停售 ChatGPT Plus…

國(guó)內(nèi)推出自己的模型迫在眉睫，看得出國(guó)內(nèi)的玩家們都在持續(xù)發(fā)力準(zhǔn)備沖刺了。

今天Freemen為大家匯總了近日阿里上線的ChatGPT產(chǎn)品通義千問(wèn)的實(shí)測(cè)情況。

明天為大家介紹另一款近期上線的國(guó)產(chǎn)ChatGPT產(chǎn)品，敬請(qǐng)期待！

通義千問(wèn)（阿里版 ChatGPT）

阿里正式加入ChatGPT戰(zhàn)局！通義千問(wèn)由達(dá)摩院開(kāi)發(fā)，目前只上線了內(nèi)測(cè)版本，我們來(lái)看一看它的實(shí)測(cè)結(jié)果。

代碼生成

ChatGPT 能成為程序員的“輔助神器”，并成功“出圈”的最主要原因之一就是其出色的代碼生成能力。因而，本次對(duì)「通義千問(wèn)」的測(cè)評(píng)我們也先從這方面開(kāi)始。

先來(lái)個(gè)簡(jiǎn)單的：用 Python 實(shí)現(xiàn)冒泡排序。

提問(wèn)：請(qǐng)寫(xiě)代碼解決"把 abcd...s 共 19 個(gè)字母組成的序列重復(fù)拼接 106 次，得到長(zhǎng)度為 2014 的串。

再提問(wèn)：請(qǐng)寫(xiě)一個(gè)使用邏輯回歸模型判斷用戶(hù)更喜歡通義千問(wèn)還是 ChatGPT 的訓(xùn)練代碼。

繼續(xù)：請(qǐng)用 C 語(yǔ)言，使用動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存的方式，模擬 C++ 中 Vector 容器，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)組的構(gòu)建。

英文提問(wèn)：“Using Python to Define a class named Vector to simulate the C++ Vector container and implement dynamic array construction using dynamic memory allocation.”

對(duì)于以上「通義千問(wèn)」生成的代碼， CSDN-AI 團(tuán)隊(duì)研發(fā)總監(jiān)如此評(píng)價(jià)：

“阿里云的模型對(duì)于隨機(jī)抽取的常見(jiàn)代碼片需求，基本能理解需求，生成合適的代碼。能區(qū)分生成代碼對(duì)指定語(yǔ)言的需求。能區(qū)分中英文問(wèn)題輸入。簡(jiǎn)單的冒泡排序和領(lǐng)域特定的邏輯回歸代碼，都能生成合適的代碼，總體表現(xiàn)不錯(cuò)。在理解代碼需求的推理能力上，則還有待加強(qiáng)。”

古怪問(wèn)題大PK

考考通義千問(wèn)一些難倒老外的「漢語(yǔ)十級(jí)」考題。

請(qǐng)聽(tīng)題：您是要幾等座？你們一共有幾等座？特等一等二等等等，二等要多等一等。我看一下，等一等啊。別等了，再等一等就沒(méi)了。那不等了，就這個(gè)吧。請(qǐng)問(wèn)顧客最終買(mǎi)了幾等座？

通義千問(wèn)的表現(xiàn)非常優(yōu)異，給出了正確答案——一等座，并作了詳細(xì)的分析。

文心一言被繞迷糊了，說(shuō)是二等座。

而在漢語(yǔ)十級(jí)難題面前，語(yǔ)言能力強(qiáng)大的GPT-4竟然也繳械投降了，直稱(chēng)自己無(wú)解。

那么，作為一個(gè)母語(yǔ)是漢語(yǔ)的人，你覺(jué)得是幾等座呢？

「豆腐兩塊一塊，請(qǐng)問(wèn)豆腐怎么賣(mài)？」

通義千問(wèn)給出一種解「豆腐2元一塊」，還貼心地還原出了交易過(guò)程。

而聰明的文心一言直接上升到經(jīng)濟(jì)學(xué)，分析了市場(chǎng)行情，認(rèn)為2塊豆腐一塊錢(qián)更合理。

再問(wèn)「女朋友對(duì)男朋友說(shuō)，我都和你說(shuō)了200次了，你也不長(zhǎng)記性，又亂買(mǎi)東西。請(qǐng)問(wèn)女生和男朋友說(shuō)了多少次？」

通義千問(wèn)顯然是個(gè)「直男」，直接建議男生去問(wèn)問(wèn)女朋友，好好回顧下之前的聊天記錄。

而對(duì)比之下，文心一言的EQ就顯得很高了。

它說(shuō)，「她可能已經(jīng)和你說(shuō)了很多次」，并給出了暖心建議，認(rèn)真考慮你們關(guān)系是否健康，以及是否真正理解女朋友的需求和想法。

再問(wèn)問(wèn)「我的手機(jī)藍(lán)牙壞了，請(qǐng)問(wèn)去哪里修？」

整體來(lái)看問(wèn)題不大，就是「通義千問(wèn)」推薦的這個(gè)維修點(diǎn)，多少有點(diǎn)兒遠(yuǎn)——「iFixYouri」這個(gè)地址，直接跑美國(guó)區(qū)了。（文中的iFixYouriPhone應(yīng)該是拼錯(cuò)了）

而前段時(shí)間，文心一言對(duì)這個(gè)問(wèn)題，曾給出送到莆田醫(yī)院的答案，這次看起來(lái)靠譜了許多。

問(wèn)問(wèn)「通義千問(wèn)」，F(xiàn)red Rickerson是誰(shuí)？（這個(gè)人其實(shí)不存在）

開(kāi)始，它會(huì)堅(jiān)持真理，稱(chēng)找不到這個(gè)人。

但是再問(wèn)一次，它立馬動(dòng)搖了。給這個(gè)人火速安了一個(gè)身份，還給它編了兩部作品。

文心一言開(kāi)始誠(chéng)實(shí)地表示無(wú)法回答，第二次發(fā)問(wèn)，它也開(kāi)始胡謅了，說(shuō)這個(gè)人是演員和導(dǎo)演。而到了第三次，它直接說(shuō)這是個(gè)計(jì)算機(jī)。

GPT-4自始至終都對(duì)正確答案非常堅(jiān)定。

問(wèn)問(wèn)它們麻辣螺絲釘該怎么做，通義千問(wèn)看出來(lái)了這是在開(kāi)玩笑，還猜出大概我們是想問(wèn)麻辣螺獅粉。

文心一言則是一板一眼，很認(rèn)真地給出了做法。

代碼分析能力

可以看到，第一次測(cè)試的解釋有大問(wèn)題。

這可能是因?yàn)樯衔闹猩闪薖owershell代碼，模型的記憶能力似乎有問(wèn)題，受上下文信息影響嚴(yán)重，直接解釋了自己之前生成的代碼，而非新提問(wèn)的代碼。

重新開(kāi)了一個(gè)聊天，這下正常不少。

和 GPT-4 的回答來(lái)比較一下

可以看到，分析能力還是有差距的。

GPT-4 明顯詳細(xì)很多，代碼分解能力很強(qiáng)，而且直接給出結(jié)論“通常用于惡意軟件或惡意腳本，試圖逃避安全系統(tǒng)檢測(cè)”。

「百寶袋」：情書(shū)詩(shī)歌彩虹屁，樣樣拿手

另外，通義千問(wèn)還整了一個(gè)針對(duì)不同場(chǎng)景小應(yīng)用集合「百寶袋」，可以寫(xiě)提綱，給出放飛的菜譜，甚至還生成彩虹屁。

彩虹屁專(zhuān)家

不得不說(shuō)，通義千問(wèn)專(zhuān)門(mén)上線的彩虹屁專(zhuān)家功能，夸起人來(lái)確實(shí)很6。

比如“我真厲害”四個(gè)字，它能給你發(fā)散成一整段讓你聽(tīng)完頭暈的彩虹屁。

但如果不使用這個(gè)功能，通義千問(wèn)就很不通風(fēng)情，說(shuō)可以夸你有魅力、受歡迎，但就是不能夸你美貌。

小學(xué)生作文

在小學(xué)生作文功能中，我們讓它以林黛玉倒拔垂楊柳，續(xù)寫(xiě)一段話。

通義千問(wèn)能夠模仿出小學(xué)生的語(yǔ)氣，并在結(jié)尾升華到「這種精神很值得我們學(xué)習(xí)」，就，真的很小學(xué)生了。

而不進(jìn)入功能窗時(shí)，通義千問(wèn)續(xù)寫(xiě)的內(nèi)容就比較普適了，而且人物形象刻畫(huà)更加生動(dòng)飽滿，故事細(xì)節(jié)更加豐富。

寫(xiě)情書(shū)

給新垣結(jié)衣寫(xiě)一封情書(shū)，通義千問(wèn)的文字里都是滿滿的愛(ài)意。

會(huì)放飛的菜譜

如果從百寶袋里問(wèn)它如何做一盤(pán)麻辣螺絲釘，通義千問(wèn)就會(huì)意了。

它會(huì)知道你就是想搞事情，所以不會(huì)糾正你這個(gè)東西有多不科學(xué)。

為你寫(xiě)詩(shī)

輸入大模型、微調(diào)、參數(shù)三個(gè)詞，讓通義千問(wèn)寫(xiě)一首詩(shī)。

「微調(diào)不是放縱，而是一種克制……」 被這句背后的哲理震驚到了。

寫(xiě)提綱

最后以「分析OpenAI新發(fā)布的GPT-4模型結(jié)尾」列個(gè)提綱。

通義千問(wèn)生成的提綱把GPT-4的原理、前景、局限都覆蓋到了，相當(dāng)全面。

文章來(lái)源&作者：量子位 對(duì)白的算法屋 新智元

大語(yǔ)言模型國(guó)內(nèi)賽進(jìn)入白熱化階段，看來(lái)繼瘋狂三月之后，大家可以期待一個(gè)國(guó)內(nèi)版AI填充的的瘋狂四月！

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